Spesialisasie studies

Enige studie is om die eienskappe van voorwerpe waarneem ten einde te verduidelik en betekenisvolle verhoudings en interaksies tussen aanwysers van hierdie eienskappe te evalueer.

Spesialisasie sluit voorwerpe wat verskil in hul eienskappe en in `n sekere sin is in sommige opsigte interafhanklik. Die besluit programmering take begin met 'n studie van die vakgebied.

Spesialisasie - dit is deel van die werklike wêreld, wat oneindig is en bevat beide belangrik en onbelangrik data. Die navorser moet in staat wees om 'n beduidende gedeelte van hulle toe te ken. Byvoorbeeld, die oplossing van die probleem van die lening, sal oorweeg word alle relevante inligting oor die private lewe van die kliënt (of daar 'n werk met 'n eggenoot, minderjarige kinders as die kliënt bring, kliënt onderwys, ens). En om ander take wat verband hou met bank-aktiwiteite op te los, sal so 'n data baie groot wees. Data betekenis hang af van wat ons kies as die vakgebied.

Tydens die studie, moet jy 'n domein model te skep. Kennis uit verskillende bronne moet geformaliseer word. Spesialisasie is geformaliseer deur middel van enige middel. Fondse kan baie anders wees. Dit kan 'n teks beskrywing van die domein of gespesialiseerde grafiese notasie wees. Met die domein model die prosesse wat plaasvind in dit, sowel as die data van die studie area beskryf word bestudeer.

Verklaring van die probleem is ook die beskrywing van die statiese en dinamiese gedrag van voorwerpe wat ons ondersoek. Beskrywing statiese gedrag behels die eienskappe van voorwerpe en hul eienskappe. In die beskrywing van wat gekenmerk word die dinamiese gedrag oorsake gedrag voorwerpe.

Die dinamiese gedrag van voorwerpe word dikwels saam beskryf met die statiese gedrag.

Soms domein en taakanalise gekombineer in een stap.

Die stap van die bepaling en ontleding van data vereistes gestel modellering data wat nodig is vir data-ontginning. Vir hierdie studie is die probleme van die verspreiding van gebruikers; analitiese eienskappe van die stelsel; toegang data kwessies wat nodig is vir die analise.

Spesialisasie ontledings makliker en meer effektief wanneer 'n organisasie het 'n datapakhuis. Maar nie alle maatskappye het so 'n datapakhuis. In hierdie geval, die bron van die oorspronklike data is operasionele databasisse, verwysing en argief materiaal, dit wil sê, die data van die bestaande IS (inligtingstelsels).

Meer inligting nodig mag wees van die EG hoofde van eksterne en interne bronne, verskillende papier dokumente, sowel as spesialiskennis en / of resultate van die stembusse.

Jy moet ook bewus wees dat in die proses van data voorbereiding sagteware-ontwikkelaars moet so veel as moontlik faktore wat die proses beïnvloed te beskryf. Daar kan 'n paar kodering data. Byvoorbeeld, een van die eienskappe van die kliënt - inkomste vlak, wat kan gedefinieer word as: 'n baie lae, lae, medium, hoog, baie hoog. In hierdie geval, is dit nodig om die gradering vlak van inkomste te bepaal.

In die bepaling van die regte hoeveelheid data moet rekening hou met die data bestel.

In die geval dat hulle bestel, is dit nodig om te weet of ingesluit in 'n stel van seisoenale / sikliese komponent data. Wanneer hulle nie beveel, dit wil sê, stel gebeure van die databasis is nie gekoppel aan die tydlyn, dan in die loop van die versameling moet voldoen aan die volgende reëls:

1) 'n klein aantal rekords in die databasis kan die oorsaak van die skepping van 'n onvoldoende model wees;

2) die akkuraatheid van die model verbeter kan word deur die verhoging van die aantal data;

3) ou data is uitgesluit van die stel;

4) algoritmes wat gebruik word om 'n model met 'n baie groot databasisse te skep, moet in staat wees om te vergroot.